以下是一些统计数量的较好方法：
1.明确目标和范围：确定要统计的对象和范围，以便准确收集数据。
- 电子表格：如 Excel，方便数据录入和分析。
- 数据库软件：适用于大规模数据。
- 专门的统计软件：提供更多功能。
3.制定详细的计划：
- 安排人员负责收集和记录数据。
4.确保数据准确性：
- 重复检查和验证数据。
- 解决数据不一致或缺失的问题。
5.分类和标记：对数据进行分类和标记，便于后续分析。
6.使用合适的统计方法：
- 计数：直接计算数量。
- 汇总：将相似的数据进行合并和统计。
- 百分比：了解各部分所占比例。
7.检查和审核：确保统计结果的准确性和可靠性。
8.可视化展示：使用图表或表格展示统计结果，更直观清晰。
9.记录和保存：将统计过程和结果妥善记录和保存，以便后续参考和分析。
10.定期更新：如果是长期的统计项目，定期更新数据。
根据《统计法》的规定，政府统计机构可以对有此行为的企业给予20万元以下的行政处罚。
如果企业具有编造虚假统计数据和虚报、瞒报统计数据数额较大或者虚报率、瞒报率较高等情形之一的，要纳入统计失信企业名录，在互联网上公示。
统计数量这样统计比较好。
1. 抽样调查:从大量的数据中随机抽取一个代表性的样本,对样本数据进行统计分析,然后推断总体。抽样调查可以减少计算量,但需要保证样本的代表性。
2. 聚类分析:将大量数据根据相似度聚类成不同的类别,然后对各个类别进行分析。通过减少计算量来处理大量数据。常用方法有K-means聚类、层次聚类等。
3. 回归分析:建立大量数据中的变量与目标变量之间的回归模型,通过模型来推断和预测。常用的方法有线性回归、逻辑回归等。
4. 数据可视化:通过图表、图像等直观手段展示大量数据的分布、变化、关联等特征。常用工具有Echarts、Matplotlib、Seaborn等。通过人工分析图表来获取数据规律。
5. 特征工程:通过特征选择、降维等方法从大量数据中提取最具代表性和区分度的特征。避免"维数灾难",方便后续的建模与分析。常用方法有PCA、SVD、GBDT等。
6. 广义线性模型:扩展传统的线性回归模型,可以适应更广泛的分布类型和应用场景。例如poisson回归、gamma回归等,可用于大量计数和非正态数据的建模。
7. 混合模型:将不同的模型组合使用,发挥各自的优势。例如,使用决策树进行特征选择,然后使用线性回归/逻辑回归进行回归/分类建模。这种组合可以更好处理大量复杂的数据。
8. 采样建模:从大量数据中采样拿出训练集进行建模,然后对测试集进行预测和评估。反复多次采样建模,选择最优模型。即bootstrap、subsample等方法。采样可以降低计算复杂度。